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关于时间序列预测的一般问题

时间序列预测是指根据过去的时间序列数据，通过建立数学模型来预测未来一段时间内的数值变化趋势。下面是关于时间序列预测的一般问题的答案：

什么是时间序列预测？时间序列预测是一种通过分析和建模过去的时间序列数据，来预测未来一段时间内的数值变化趋势的方法。它可以用于各种领域，如金融、销售、天气预报等，以帮助决策和规划。
时间序列预测的分类有哪些？时间序列预测可以分为单变量和多变量预测。单变量预测是指只考虑一个时间序列变量的预测，而多变量预测则考虑多个相关变量的预测。
时间序列预测的优势是什么？时间序列预测可以帮助我们了解数据的趋势和周期性，预测未来的变化趋势，从而做出相应的决策和规划。它可以提供有关未来可能发生的事件和趋势的信息，帮助我们更好地应对不确定性。
时间序列预测的应用场景有哪些？时间序列预测可以应用于各种领域，如金融市场预测、销售预测、股票价格预测、交通流量预测、天气预报等。它可以帮助企业做出销售计划、优化供应链、进行风险管理等。
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你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。有很多方法可以重新构建您的预测问题，既可以简化预测问题，也可以揭示更多或不同的信息进行建模。重构最终可以导致更好和/或更强大的预测。...在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。完成本教程后，您将知道：如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...探索时间序列预测问题的替代框架有两个潜在的好处：简化你的问题。为集合预报提供基础这两个好处最终将导致更加巧妙和/或更强大的预测。...这些预测可以被合并在一个集合中，以产生更好的预测。在本教程中，我们将探讨可以考虑重新构建时间序列预测问题的三种不同的方法。...具体来说，你了解到：如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。如何将您的预测问题作为分类问题。如何设计预测问题的替代时间范围。

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lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

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lstm多变量时间序列预测(时间序列如何预测)

lstm时间序列预测模型时间序列-LSTM模型 (Time Series – LSTM Model) Now, we are familiar with statistical modelling...现在，我们已经很熟悉时间序列的统计建模，但是机器学习现在非常流行，因此也必须熟悉某些机器学习模型。我们将从时间序列域中最流行的模型开始-长短期记忆模型。...让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...现在，让我们看看我们的预测是什么样的。...翻译自: https://www.tutorialspoint.com/time_series/time_series_lstm_model.htm lstm时间序列预测模型发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

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用python做时间序列预测二：时间序列的一般数据格式和可视化

本文将介绍如何通过python来读取、展现时间序列数据。...读取时间序列数据一般用cvs等电子表格的形式存储，这里以cvs为例： from dateutil.parser import parse from datetime import datetime...rcParams.update(params) import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 未来pandas版本会要求显式注册matplotlib的转换器...本篇介绍了时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法，下一篇将介绍时间序列的分解方法，目的是通过分解出的时间序列的各个成分来进一步的了解时间序列。

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LSTM时间序列预测

关于时间序列预测你可能经常会遇到这样的问题，给你一个数据集，要你预测下一个时刻的值是多少？如下图所示，这种数据往往并没有规律可言，也不可能用一个简单的n阶模型去拟合。...老实说，以前我遇到这种问题都是直接上灰色模型，但是用的多了就感觉会有点问题。其它还有一些模型比方说ARAM、ARIRM我没有试过。这篇文章主要讲解用LSTM如何进行时间序列预测 ?...建议我们输入循环神经网络的时候，Tensor的第一个维度是序列长度seq len，第二个维度才是batch size 对于这个客流数据，seq_len指的是时间序列的长度，这里前9年，共108个月，则seq_len...），并且至少存在一层具有任何一种"挤压"性质的激活函数的2层全连接层就能拟合任何的连续函数为了进行时间序列预测，我们在LSTM后面街上两层全连接层（1层也行），用于改变最终LSTM输出Tensor的维度...使用前9年的数据作为输入，预测得到下一个与的客流，并将此预测结果加到输入序列中，从而逐步预测后3年的客流。

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时间序列预测(下)

总第219篇/张俊红前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法，这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解，并根据分解法对数据进行预测。...正常情况下，第一个需要考虑的因素就是今年比往年整体销量的增长情况是什么样子的，我们把这个因素称为长期趋势；第二个因素呢就是下个月是一年中的淡季还是旺季，一般业务都是会有淡旺季之分的，我们把这个因素称为季节因素...综上，一个时间序列可以分为：长期趋势(T)、季节因素(S)、循环因素(C)、不规则因素(I)四部分。那么我们应该如何把这四个因素组合起来呢？...以上是关于时间序列各因素的一个拆解，接下来给大家一个举个例子：下表为2015年-2019年各个季度的GDP值，这是一个完整的时间序列，我们接下来就看下如何拆解这个时间序列中的各个因素。...以上就是关于时间序列预测的下部分。为了理解更加深刻，大家一定要自己跟着过程计算一遍。

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时间序列预测(中)

总第218篇/张俊红上一篇文章我们介绍的时间预测的方法基本都是通过历史数据直接求平均算出来的的。这一篇讲一些用模型来预测的方法。...1.AR(p)模型先讲第一个AR模型，AR的全称是Auto Regression，表示自回归，大家应该都知道普通的回归方程，都是用x去回归y，这里的x和y一般不是同一个东西。...而我们这里的自回归顾名思义就是用自己回归自己，也就是x和y都是时间序列自己。...具体的模型如下：上面模型中，Xt表示t期的值，当期的值由前p期的值来决定，δ值是常数项，相当于普通回归中的截距项，μ是随机误差，因为当期值总有一些因素是我们没考虑进去的，而这些因素带来的的当期值的改变...5.最后当数据是平稳时间序列时可以使用前面的三个模型，当数据是非平稳时间序列时，可以使用最后一个，通过差分的方式将非平稳时间时间序列转化为平稳时间序列。以上就是常用的对时间序列预测的统计模型。

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Transformer时间序列预测！

（2022）以一个简单模型（DLinear）打败了复杂的Transformer模型后，关于Transformer是否适用于时间序列预测任务成为学术界的一个主要争论点。...它成功超过了DLinear模型，也证明了关于Transformer可能不适合于序列预测任务的讨论是值得商榷的。...1.介绍预测是时间序列分析中的关键任务之一。...随着深度学习模型的迅速发展，有关时间序列预测的研究也大大增加。深度模型不仅在预测任务中表现出色，而且在表征学习方面也表现出优异的性能。...2.方法考虑以下问题：给定一个多变量时间序列样本集合：，回视窗口长度为L，其中每个是对应于时间步t的M维向量，想要预测未来T个值。

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[b5kd2cg0fm.jpeg] 总第216篇/张俊红预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。...今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。所谓平稳时间序列，就是随着时间的推移，要研究指标的数值不发生改变，或者在某个小范围内进行波动。...[9gi9zsr03k.png] 针对此种时间序列，主要有简单平均法、移动平均法、指数平滑法这三种预测方法。...[20xtwewyf8.png] 2.移动平均法简单平均法适用于不同时期数据基本维持不变的情况，但是有的具有周期性的时间序列，如果还用简单平均法的话，误差就会很大。...以上就是关于平稳时间序列相关的预测方法，我们下一篇将介绍趋势时间序列相关的预测方法。

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【时序预测】时间序列分析——时间序列的平稳化

可以进行一个关于常数、时间t的线性或多项式回归，从回归中得到的残差代表去趋势的时间序列，多项式的阶数可以用F检验确定随机性趋势比如随机游走过程出现时，构建ARMA模型；注意：当知道时间序列包含一个确定性的时间趋势时...步骤二中，拟合季节变化St时需要注意观察序列的周期性规律是否明显，选择对应的模型。时间序列用于预测时，也是用Tt和St预测未来的发展变化。步骤一中，长期趋势的拟合将在后面介绍。...简单移动平均法的结果比实际值存在滞后，二次移动可以避免这个问题 3.2....；最好只做1期预测 Holt线性指数平滑法每期线性递增或递减的部分也做一个平滑修匀适用无季节变化、有线性趋势的序列，不考虑季节波动；可向前多期预测 Holt-Winters指数平滑法加上了季节变动...一般来讲，用确定性趋势时间序列减去确定性趋势部分可以得到一个平稳序列，但可能不能保证趋势信息提取充分使得剩余部分不能保证平稳。对于随机性趋势，一般通过差分运算提取趋势信息。

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CNN做时间序列预测_lstm时间序列预测_2「建议收藏」

我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。...len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:] 对数据进行处理 LSTM进行预测需要的是时序数据...根据前timestep步预测后面的数据假定给一个数据集 { A,B,C->D B,C,D->E C,D,E->F D,E,F->G E,F,G->H } 这时timestep为3，即根据前三个的数据预测后一个数据的值...所以我们需要对数据进行转化举一个简单的情况假设一个list为[1,2,3,4,5],timestep = 2 我们转化之后要达到的效果是 train_X train_Y 即依据前两个值预测下一个值...参考用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子 Keras中文文档-Sequential model 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126935

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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...因为lstm时间序列不像别的回归一个x，另一个值y，lstm的x和y全是一组数据产生的，也就是它自己和自己比。...剩下的就是很基础且通用的配置了。更详细的在博主另一篇关于keras的实战。...绿色是测试的预测值，蓝色的是原始数据，和前面说的一样，趋势大概相同，但是峰值有误差。还有一个问题就是博主这里的代码是将预测值提前一天画的。...所以博主姑且认为测试集预测值提前一天的效果为最佳效果，这也是为什么上面代码要+1的原因。如果小伙伴们知道如何方便快捷消除lstm时间序列预测的滞后性，记得给博主留言噢。

2.1K2 0

时间序列概率预测的共形预测

传统的机器学习模型如线性回归、随机森林或梯度提升机等，旨在产生单一的平均估计值，而无法直接给出可能结果的数值范围。如何从点估计扩展到预测区间，正是现代时间序列建模技术所关注的重点。...这种方法可以应用于各种类型的输入数据（如连续变量、分类标签、时间序列等）和输出（如回归、分类、排序等）。...特点灵活性：适用于不同类型的预测问题和数据类型。可解释性：提供的预测区间有助于理解模型的不确定性。无假设：不需要对数据的底层分布做假设，增强了泛化能力。...共形预测算法的工作原理如下：将历史时间序列数据分为训练期、校准期和测试期。在训练数据上训练模型。使用训练好的模型对校准数据进行预测。然后绘制预测误差直方图，并定义如图 (A) 所示的容差水平。...一些人可能已经注意到，预测区间在所有时间段都是相同长度的。在某些情况下，不同的预测间隔可能更有意义。

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基于 Prophet 的时间序列预测

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。...前言时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同...，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。...当问题反馈给分析师后，分析师考虑是否进一步调整和构建模型。 2.2适用场景前文提到，不同时间序列预测问题的解决方案也各有不用。

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用于时间序列预测的AutoML

AutoSeries仅限于多元回归问题，这些问题来自不同的时间序列域，包括空气质量，销售，工作状态，城市交通等。...挑战中的每个数据集都是表格数据，其特征主要有以下三种类型：Id（可以是多个特征或没有特征），时间戳（每个数据集只有一个时间戳），其他特征（数值或分类）以及预测目标。...最终解决方案概述最终解决方案的一般步骤本节专门介绍最终解决方案的主要部分。...但是，如果执行所有可能对的数值运算，则此类特征工程策略存在两个重大问题：过拟合（在时间序列任务中尤其重要）和内存问题（使用了16个RAM泊坞窗）。为了减少负面影响，选择了一小部分特征并将其用于对。...还用不同的种子测试了装袋和训练以减少预测的差异，但是这些方法花费了很多时间，并且得分的提高不足以包含在最终解决方案中。

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时间序列预测-女性出生数量预测

1 数据集构建原始数据为：然后通过滑窗来构造多个X，如下图所示，第一列为是将原始值往后移6个时间步，其他列依次类推。...我们去除空值之后，最后数据集为：这里的X就是前六列特征，最后一列为y是预测值预测女性未来出生数量每日女性出生数据集，即三年内的每月出生数。

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LSTM 时间序列预测 matlab

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。由于参加了一个小的课题，是关于时间序列预测的。平时习惯用matlab，网上这种资源就比较少。...借鉴了 http://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52797489 的内容，稍微修改了一下程序。...程序说明：DATA.mat 是一行时序值， numdely 是用前numdely个点预测当前点，cell_num是隐含层的数目，cost_gate 是误差的阈值。...data_num=size(train_data,2); %% 网络参数初始化 % 结点数设置 input_num=data_length; % cell_num=5; output_num=1; % 网络中门的偏置...*output_gate; h_state(:,m)=(pre_h_state*weight_preh_h)'; end % 误差的计算 % Error=h_state

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Simple RNN时间序列预测

本文将介绍利用朴素的RNN模型进行时间序列预测比方说现在我们有如下图所示的一段正弦曲线，输入红色部分，通过训练输出下一段的值 ?...num_time_steps - 1, 1) # 0~48 y = torch.tensor(data[1:]).float().view(1, num_time_steps - 1, 1) # 1~49 start表示的含义从几何上来说就是图上红色左边框的对应的横坐标的值...，因为我们要确定一个起点，从这个起点开始向后取50个点，如果每次这个起点都是相同的，就会被这个网络记住 x是50个数据点中的前49个，我们利用这49个点，每个点都向后预测一个单位的数据，得到$\hat...RNN之后接了个Linear，将memory的size输出为`output_size=1方便进行比较，因为我们就只需要一个值然后我们定义网络Train的代码 model = Net() criterion...倒数第二行和第三行的代码做的事情是，首先带入第一个值，得到一个输出pred，然后把pred作为下一次的输入，又得到一个pred，如此循环往复，就把上一次的输出，作为下一次的输入最后的输出图像如下所示

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层次时间序列预测指南

当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。...层次预估在应用场景中也比较常见，相对于基础的时间序列预测，层次时间序列预测需要不仅要考虑如何预测好每个序列，还要考虑如何让整体层次预估结果满足层次约束。...Bottom-up方法，指的是只预测所有最底层节点的时间序列，对于上层的时间序列，使用底层时间序列预测结果逐层加和得到。...这3种方式的问题在于，只能使用某一层的信息进行预测，无法同时使用所有层次序列信息。不同层次的节点有不同的优势和劣势。...basis生成的正则化loss、embedding进行层次约束的loss，整体loss和模型结构如下： 4 总结本文介绍了时间序列预测中层次时间序列预测这一场景，当要预测多个时间序列存在层次结构关系时

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探索时间序列，预测未来

文章期号：20190702 掌握预测，不能少的技能时间序列预测 1，什么是时间序列时间序列（time series）是按时间顺序记录的一组数据。...2，影响时间序列变化的成分时间序列的变化可能受到一种或多种因素的影响，导致在不同的时间上取值是有差异的，这些影响因素称为时间序列的组成要素，一个时间序列通常由4种要素组成：趋势，季节变动，循环波动和不规则波动...3，时间序列的模型趋势（T），季节变动（S），循环波动（C）和不规则波动（I）组合的时间序列表达式：四种不同成分的时间序列 4，时间序列预测方法与评估预测方法的选择一种预测方法的好坏取决于预测误差的大小...分解预测是先将时间序列的各个成分依次分解出来，而后再进行预测的。...> abline(v=2016,lty=6,col="grey") > 成分分解图分解预测图至此，常有的几种时间序列预测模型整理完成，大家也可以对不同模型的预测效果做两两的残差对比，根据不同的实际情况

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